15、为低资源的兰巴尼语开发语言资源

为低资源的兰巴尼语开发语言资源

1. 引言

印度是一个语言多样化的国家,拥有22种以上官方认可的地区语言和多种口语。这些语言分属不同语系,如印欧语系、达罗毗荼语系、南亚语系、汉藏语系等。像印地语、卡纳达语和泰米尔语等主要印度语言拥有丰富的语言工具和资源,但也有许多广泛使用的低资源语言,如兰巴尼语、索利加语和蒙达里语,它们没有书面文字和语言工具。

技术在语言保护中起着至关重要的作用,它提供了音频和视频记录设备、在线档案和语言记录软件等数字工具,可记录和存档濒危语言。语言应用程序和在线平台也有助于语言学习和复兴。

语言资源(LR)通常包括语料库、词典、语法、语音和音系资源以及形态分析工具等。像卡纳达语和印地语等成熟的印度语言拥有丰富的语言资源,而低资源语言则缺乏这些设施。

全球化、城市化、文化同化和代际传承有限威胁着许多部落语言。濒危部落语言不仅是交流工具,更是土著社区身份、世界观和文化表达的一部分。保护这些语言对于维护人类语言和文化的多样性至关重要。

为低资源或零资源语言准备语料库是一项具有挑战性且耗时的任务,尤其是像兰巴尼语这样没有自己文字的语言,手动标注数据和准备语料库是一个重大障碍。本文将探讨通过技术发展来保护兰巴尼语的活动。

兰巴尼社区,也被称为班加拉社区,有着丰富的文化、游牧生活方式和独特的传统。他们主要居住在卡纳塔克邦、安得拉邦、特伦甘纳邦、马哈拉施特拉邦和泰米尔纳德邦。此前针对兰巴尼语的技术开发工作较少,如机器翻译和文本转语音合成,但关于兰巴尼语的基本语言工具,如形态分析器和词性标注器的研究几乎没有。本文将致力于为兰巴尼语构建词性标注器和形态分析器。

2. 相关工作
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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